人工智能的七个关键技术包括：

1. 机器学习 ：这是人工智能的核心技术，通过训练模型从数据中学习和提取规律，使机器能够自动做出预测和决策。机器学习的技术方法包括监督学习、无监督学习和强化学习等多种类型。

2. 深度学习 ：深度学习是机器学习的一个分支，使用由大量神经元构成的深层神经网络，能够处理大规模和复杂的数据，并从中获取高度抽象的特征。深度学习在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域有广泛应用。

3. 自然语言处理 （NLP）：使计算机能够理解和处理人类语言，包括语音识别、语言理解、语言生成等多个领域。NLP技术的应用包括智能客服、机器翻译、情感分析等。

4. 计算机视觉 ：使计算机能够“看懂”和理解图像和视频，通过图像识别、物体检测、图像生成等技术，分析和处理视觉信息，实现人脸识别、医疗影像诊断、智能驾驶等领域的应用。

5. 强化学习 ：通过与环境交互学习，以最大化累积奖励为目标，实现智能体自主决策和行动。

6. 虚拟现实与增强现实 ：通过创建和体验虚拟世界，增强现实世界中的感知和交互，这些技术在游戏、教育、医疗等领域有广泛应用前景。

7. 人机交互 ：研究如何使计算机系统能够更自然、高效地与人类进行交流和合作，包括语音识别、手势识别、眼动追踪等技术。

这些关键技术相互结合和交叉，推动了人工智能的发展和应用。